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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利观赏鱼品相判别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119580297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311140180.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权观赏鱼品相判别方法及装置是由陈英义;王鹤榕;于辉辉;李道亮;柴莹倩;闫霓;杨天;刘丽伟;李佳慧;徐玲;梅玉鹏;秦瀚翔设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本观赏鱼品相判别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种观赏鱼品相判别方法及装置，该方法包括：获取观赏鱼图像数据；输入所述观赏鱼图像数据至个体识别模型，得到个体识别结果；输入所述个体识别结果至特征提取模型，得到个体品相特征；输入所述个体品相特征至品相判别模型，得到个体品相判别结果；其中，所述个体识别模型基于观赏鱼图像样本数据，以及所述观赏鱼图像样本数据对应的个体识别结果作为标签训练得到；所述特征提取模型基于计算机视觉构建；所述品相判别模型基于预设的观赏鱼品相判别标准构建。用以解决现有技术中观赏鱼品相判别方法人力成本较高、主观偏差较大的缺陷，实现观赏鱼品相判别方法的高效率和客观一致性。

本发明授权观赏鱼品相判别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种观赏鱼品相判别方法，其特征在于，包括： 获取观赏鱼图像数据； 输入所述观赏鱼图像数据至个体识别模型，得到个体识别结果； 输入所述个体识别结果至特征提取模型，得到个体品相特征； 输入所述个体品相特征至品相判别模型，得到个体品相判别结果； 其中，所述个体识别模型基于观赏鱼图像样本数据，以及所述观赏鱼图像样本数据对应的个体识别结果作为标签训练得到；所述特征提取模型基于计算机视觉构建；所述品相判别模型基于预设的观赏鱼品相判别标准构建； 所述个体识别模型的训练步骤包括： 获取观赏鱼图像样本数据，所述观赏鱼图像样本数据为观赏鱼俯视图像； 标注所述观赏鱼图像样本数据的鱼体识别信息作为对应的个体识别结果； 所述个体品相特征包括：体型比例、颜色鲜艳度、鱼体斑纹占比、鱼鳍斑纹占比、鱼体左右斑纹差值和鱼体斑纹段数，其中，所述体型比例根据鱼体识别信息进行计算，所述颜色鲜艳度、鱼体斑纹占比、鱼鳍斑纹占比和鱼体左右斑纹差值通过获取鱼体像素计算，所述鱼体斑纹段数通过连通域分析算法获取鱼体区域内连通域的个数进行计算； 所述观赏鱼品相判别标准包括：鱼体体型、鱼体质地和鱼体花纹，所述鱼体体型、鱼体质地和鱼体花纹分别设有相应权重； 所述鱼体体型为鱼体体型比例值，所述鱼体质地包括：鱼体第一特征色像素分量平均值和鱼体第二特征色像素分量平均值，所述鱼体花纹包括：鱼体斑纹占比、鱼鳍斑纹占比、鱼体左右斑纹差值和鱼体斑纹段数； 所述品相判别模型的公式表示为： ； 其中，表示个体品相判别结果，表示鱼体体型比例值，表示鱼体第一特征色像素分量平均值，表示鱼体第二特征色像素分量平均值，表示鱼体斑纹占比，表示鱼鳍斑纹占比，表示鱼体左右斑纹差值，表示鱼体斑纹段数，A+B+C=1；第一特征色像素分量平均值为红色像素分量平均值，第二特征色像素分量平均值为白色像素分量平均值。

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